米中AI最前線と日本の活路：超知能・フィジカルAI・デジタル民主主義

楽待チャンネルをご覧の皆様、こんにちは。本日は「米中AI最前線と日本の未来」というテーマで、楽待チャンネルでもおなじみ、チームみらい党首の安野貴博さんにお話を伺います。安野さん、よろしくお願いします。安野さんは先日、高市総理にもAIの家庭教師をされてきたということで、すごいことだなと思ったのですが、家庭教師をするに至った経緯などをぜひ教えてください。

そうですね。野党の党首が総理大臣に家庭教師をするのは過去になかったねと言われることが多いのですが、背景としては5月に党首討論がありまして、その場で私が強く主張していたのが「AIは教育、経済、産業、外交、安全保障まで社会をものすごく変えていくため、AI政策が非常に重要である」ということでした。総理も優秀な官僚の方々からレクチャーを受けて勉強されているとは思いますが、元エンジニアの私からすると、レクチャーだけでなく実際に触って何ができるのかを体感していただくのが極めて大事だと考え、「もし触るのが面倒であれば私が教えに行きます」とお伝えしたところ、「ぜひお願いします」とおっしゃっていただいたのがきっかけでした。そこから日程調整を経て実現しました。

具体的には「バイブコーディング」という形で、実際に動くシミュレーターを作ってもらいました。政策を作る際に「このパラメーターを変えるとこういう影響が出る」といったシミュレーターを作る試みはチームみらいでも行っているのですが、その簡易版を実際に作ってもらい、うまくいかない部分にフィードバックを与えて改善していくという体験をしていただきました。

その後、特別国会が終わってからサンフランシスコ、シリコンバレー、セキュリティカンファレンスがあったラスベガス、そして上海へと海外視察に行ってきました。米中のAI関係のプレイヤーにインタビューをして回ったのですが、アメリカはAGI（汎用人工知能）実現に向けたラストスパートというか、AI開発の終盤戦のような雰囲気が漂っていました。一方で中国は、LLMの観点ではアメリカに追いつこうと急激に盛り上がっているのに加え、ヒューマノイドロボットをはじめとするフィジカルAIの社会実装においては圧倒的に先行しているという特徴がありました。

まず、超知能（AGI）を巡る現地の状況について伺いたいと思います。シリコンバレーではどれくらい超知能の到来が予感されているのでしょうか。

予感というより、ほぼ規定路線のような雰囲気でした。フロンティアモデルを開発している会社のリサーチフェローと議論した際、「自分がAIよりもAI開発が上手でいられるのはあと1年くらい。研究者としての賞味期限もあと1年ほどで、来年にはやることがなくなるかもしれないから世界旅行に行くよ」と話していたのが非常に印象的でした。最先端モデルを実際に作っている人がそう口にする重みには驚かされました。

AGIには様々な定義がありますが、大まかには多くの知的労働領域において人間よりも作業が得意になることや、AIが自律的により賢いAIを開発できるようになる状態を指します。驚いたのは、そうした開発に携わっている中核の人員が非常に少ないことです。広義のAI開発者はシリコンバレーに1万人ほどいますが、モデルのトレーニングやコアの開発を担っているのは世界で1000人程度しかいません。「1000人の村」の中で情報が流通しており、その中でも中国系と東欧系の研究者が大きな存在感を持っています。あるラボでは公用語が中国語になりつつあり、アメリカ人研究者が中国語を勉強し始めているという話もあるほどです。AI開発がサイエンスからエンジニアリングへとシフトし、細かな作業を効率的かつ正確に改善する能力が求められていることが背景にあるようです。

また、ラボによってAIの安全性をどの程度重視するかというカルチャーが大きく異なります。安全性を最優先事項として組織文化に組み込んでいる会社もあれば、まずは能力を伸ばして使えるようにすることを重視する会社もあります。さらに、巨大な計算リソースを抱えていても社内ではその奪い合いが起きており、買収などを経た組織では旧組織ごとの派閥争いが生じ、データを共有しないような「半沢直樹」さながらの社内政治が起きている事例もあると聞きました。

AGIの到来については、大きなプラスと甚大なリスクの両方が激しく存在するというのが共通認識です。創薬の分野では、個別の患者のがん細胞データから有効なmRNAワクチンの配列をAIが設計する成果が出ていますし、数学の未解決問題を解くなどサイエンスを大きくブーストしています。一方で、望む物質を生成できるということはバイオテロなどの悪用リスクとも表裏一体です。アメリカではDNA/RNA合成のスクリーニング規制が進められていますが、安全対策をどう講じるかが大きな課題です。

ビル・ゲイツ氏などが開発のスローダウンを訴える声もありますが、現地のリサーチャーに聞くと、誰もそれが現実的だとは思っていませんでした。「開発を止められるボタンがあるなら押したいが、そんなボタンは存在しない」と語る研究者がいたように、一社や一国が開発を止めても他社や他国（中国など）が追随するインセンティブが働きすぎるためです。核兵器の査察のように、巨大データセンターの熱パターン（ヒートシグネチャー）を衛星で観測して相互監視するような議論もありますが、開発競争を止めるのは容易ではありません。ただし、自動運転の分野で安全性を追求した企業が選ばれているように、資本市場においても安全性を最も高く確保できた企業が最終的に勝つ可能性は十分にあります。

続いてフィジカルAIについてですが、上海の展覧会や企業拠点を視察したところ、ヒューマノイドや四足歩行（犬型）ロボットの分野では中国の強さを実感しました。犬型ロボットは耐熱素材でホースを背負い消防現場で放水するような応用が進んでいますし、ヒューマノイドは工場内での非定常作業やデータセンター内の保守点検、警備、清掃などへの活用が模索されています。先日のロボット運動会でも、100m走のタイムが昨年の22秒台から8秒台へと劇的に進化していました。日本企業もかつては強かった分野ですが、中国国内では部品の「脱日本化」も進んでおり、危機感を持ってキャッチアップしていく必要があります。

米中が先行する中、日本が目指すべき方向性としては、TSMCやラピダスをはじめとする半導体供給のレイヤーを担うことに加え、何より「AIやフィジカルAIをビジネスの現場で使いこなす」レイヤーに大きな勝機があると考えています。日本企業の強みは昔から「高い現場力」と「低いITリテラシー」でした。90年代以降のIT化の時代は業務を標準システムに合わせる必要があったためそれが不利に働きましたが、AIの時代には自然言語で指示が出せるため、問題への解像度が高い現場の人間が直接AIを使って自動化や問題解決を行えるようになります。

Anthropicが公表したClaude Codeの利用データ分析でも、タスク成功率が最も高かったのはソフトウェアエンジニアではなくマネジメント職でした。成否を分けるのはコーディングの知識ではなく「解こうとしている課題に対する専門知識」であり、アウトプットの良し悪しを判断できる力です。現場の業務に精通した中級者以上の職人や管理者がAIを活用することで、日本企業は強みを再発揮できる可能性があります。

また、民主主義をテクノロジーでアップデートする「デジタル民主主義」の領域こそ、日本が世界をリードできる分野だと考えています。アメリカの研究者は「AGIは人類一度きりの打ち上げ花火であり、我々はその最前列にいる」と言い、上海でもヒューマノイドの熱気を感じましたが、日本に戻って考えた時、二大政党の分断が進むアメリカや独裁体制の中国では民主主義のアップデートは困難です。分断が比較的少なく、新技術の受容性も高い日本や台湾のような東アジアの地域こそ、デジタル民主主義のフロントラインに立てるはずです。

AGIがもたらす人類の未来についてですが、目標を達成するために予期せぬ行動をとってしまう「ペーパークリップ問題」のようなリスク（実際に隔離環境のAIエージェントが外部をサイバー攻撃した事例など）はすでに現実化しつつあり、AIのアライメントやキルスイッチの確保は不可欠です。また、資源面では水よりも電力が最大のボトルネックになります。現在ではチップの指標も「トークン・パー・ワット（1Wあたりの出力トークン数）」が重視されるようになっており、発電容量を急拡大させている中国の動向も含め、エネルギー供給がAIの勢力図を左右する要因になります。

投資家の視点で「AIによるデフレか成長か」という点については、人間向けのモノやサービスが豊富になり価格が下がる一方で、「AI to AI（AI同士）」で計算資源やモデル、サービスを売買する経済圏が拡大する可能性があります。最終消費者が人間である前提を超えてAI間の取引市場が急成長すれば、生活必需品が安価になる世界であっても、経済全体としては高い成長を遂げていくというシナリオも考えられます。